模型训练方法、装置及运营商套餐的推荐方法

本申请公开了一种模型训练方法、装置及运营商套餐的推荐方法。其中，该方法包括：获取目标对象的历史运营商套餐数据以及历史语音数据；生成历史运营商套餐数据对应的第一行向量，对历史语音数据进行情感分析，得到第二行向量；合并第一行向量以及第二行向量，得到目标矩阵；将目标矩阵输入生成对抗网络模型；根据第一行向量以及第二行向量，确定情感倾向奖励；将目标概率确定为优化参数，更新优化参数，若关于目标概率的损失函数满足预设收敛条件，得到完成训练的生成对抗网络模型。本申请解决了由于相关运营商套餐推荐方法受限于静态模型，未充分考虑用户需求的动态变化性，造成的对运营商套餐的推荐精准度较低的技术问题。